本文将从以下几个方面详细阐述Spark课程设计，主题为病人处理数据。
一、数据读取和处理
val path = "/path/to/data/file"
val sc = new SparkContext(conf)
val data = sc.textFile(path)
val lines = data.map(line => line.split(","))
val header = lines.first()
val patientRDD = lines.filter(_(0) != header(0)).map{p =>
val pid = p(0).toLong
val name = p(1)
val gender = p(2)
val age = p(3).toInt
val province = p(4)
val city = p(5)
val disease = p(6)
val fee = p(7).toDouble
Patient(pid, name, gender, age, province, city, disease, fee)
}
数据读取和处理是Spark程序的必要步骤，首先需要定义数据路径，通过SparkContext将数据读取进来。读取完毕后，需要对数据进行一些处理，此处将每一行字符串按照逗号分隔，生成一个二维数组，然后再去除第一行作为表头的数据，并将每一行转化为一个Patient对象，后续操作都是基于Patient对象进行的。
二、病人信息处理
病人信息处理是该项目的核心所在，下面将分别从性别、年龄、疾病和费用等四个方面进行详细阐述。
1. 性别处理
val genderCount = patientRDD.map(p => (p.gender, 1)).reduceByKey(_ + _).collect()
genderCount.foreach(gc => println("Gender: " + gc._1 + ", Count: " + gc._2))
通过对病人RDD执行map和reduceByKey操作，统计每种性别的病人数量，并将结果collect到Driver端打印出来。
2. 年龄处理
val ageAvg = patientRDD.map(p => p.age).mean()
val ageMax = patientRDD.map(p => p.age).max()
val ageMin = patientRDD.map(p => p.age).min()
println("Average age: " + ageAvg + ", Max age: " + ageMax + ", Min age: " + ageMin)
通过对病人RDD执行map和mean/max/min等聚合函数操作，能够计算出病人年龄的平均值、最大值和最小值。
3. 疾病处理
val diseaseCount = patientRDD.map(p => (p.disease, 1)).reduceByKey(_ + _)
val top3Disease = diseaseCount.sortBy(_._2, false).take(3)
top3Disease.foreach(d => println("Disease: " + d._1 + ", Count: " + d._2))
通过对病人RDD执行map和reduceByKey操作，统计每种疾病的病人数量。然后通过对统计结果进行排序操作，能够得出病人数量前三的疾病。
4. 费用处理
val feeAvg = patientRDD.map(p => p.fee).mean()
val feeMax = patientRDD.map(p => p.fee).max()
val feeMin = patientRDD.map(p => p.fee).min()
println("Average fee: " + feeAvg + ", Max fee: " + feeMax + ", Min fee: " + feeMin)
通过对病人RDD执行map和mean/max/min等聚合函数操作，能够计算出病人费用的平均值、最大值和最小值。
三、数据保存
patientRDD.saveAsTextFile("/path/to/output")
数据处理完毕后，需要将结果保存下来，此处将处理后的病人信息RDD写入到指定路径下的文件中。
四、总结
本文主要介绍了Spark课程设计，主题为病人处理数据。通过对病人信息进行性别、年龄、疾病和费用等多个方面的处理，能够得出一些有用的信息并保存下来。Spark作为近年来非常受欢迎的大数据处理框架，其强大的数据处理功能为我们解决了很多数据处理问题，相信在未来的数据处理领域，Spark会有更加广泛的应用。